Boolean analysis reveals systematic interactions among low-abundance species in the human gut microbiome

doi:10.1371/journal.pcbi.1005361

.2017年6月22日；13（6）：e1005361。

doi:10.1371/journal.pcbi.1005361。 eCollection 2017年6月。

布尔分析揭示了人类肠道微生物群中低丰度物种之间的系统相互作用

附属公司

¹计算系统生物学，生命科学和化学系，雅各布斯大学不来梅分校，校园环1，D-28759不来梅，德国。
²立陶宛考纳斯健康科学大学消化研究所。
^三德国基尔基督教阿尔布雷希茨大学实验医学研究所。
⁴马克斯·普朗克进化生物学研究所，德国普隆D-24306。
⁵奥斯陆大学医学院临床医学研究所，挪威奥斯陆，邮编：0318，邮政信箱1171 Blindern。
⁶挪威PSC研究中心，移植医学部，癌症医学、手术和移植科，奥斯陆大学医院Rikshospitalet，邮政信箱4950 Nydalen，0424 Oslo，Norway。
⁷德国基尔克里斯蒂安·阿尔布雷支大学流行病学和生物银行PopGen研究所。

PMID： 28640804
预防性维修识别码：项目经理5480827
内政部： 10.1371/日记.pcbi.1005361

布尔分析揭示了人类肠道微生物群中低丰度物种之间的系统相互作用

简斯·克里斯蒂安·克劳森等。公共科学图书馆计算生物学. 2017.

.2017年6月22日；13（6）：e1005361。

doi:10.1371/journal.pcbi.1005361。 eCollection 2017年6月。

附属公司

¹德国不来梅雅各布斯大学生命科学与化学系计算系统生物学，1号校区，D-28759。
²立陶宛考纳斯健康科学大学消化研究所。
^三德国基尔基督教阿尔布雷希茨大学实验医学研究所。
⁴马克斯·普朗克进化生物学研究所，德国普隆D-24306。
⁵奥斯陆大学医学院临床医学研究所，挪威奥斯陆，邮编：0318，邮政信箱1171 Blindern。
⁶挪威PSC研究中心，移植医学部，癌症医学、手术和移植科，奥斯陆大学医院Rikshospitalet，邮政信箱4950 Nydalen，0424 Oslo，Norway。
⁷德国基尔克里斯蒂安·阿尔布雷希茨大学流行病学和生物银行PopGen研究所。

PMID： 28640804
预防性维修识别码：项目经理5480827
内政部： 10.1371/日记.pcbi.1005361

摘要

由于数据和功能数据库的广泛可用性以及数据分析方法的重大进展，以及微生物组分在人类健康和疾病中的高度相关性，对人体肠道微生物组分的分析越来越受到关注。虽然大多数分析推断出高丰度物种之间的相互作用，但大量低丰度物种受到的关注较少。在这里，我们提出了一种基于布尔运算的新型分析方法，应用于微生物共现模式。我们使用基于动态布尔网络模型的模拟数据来校准我们的方法，根据该模型，我们将吸引子状态的统计信息解释为微生物组分的理论代理。我们表明，对于模型中给定的协同和竞争相互作用部分，我们的布尔丰度分析可以可靠地检测到这些相互作用。通过分析822个人体肠道微生物组分的新数据集，我们发现这些低丰度物种之间存在大量高度显著的协同作用，形成了一个连接的网络，以及一些孤立的竞争作用。

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利益冲突声明

提交人声明，不存在相互竞争的利益。

数字

图1
（A）物种相互作用网络示例(N个= 15,*M（M）*₊=*M（M）*₋=10）用于生成微生物丰度的合成数据。正（负）链接显示为绿色（红色）或分别为浅灰色（深灰色）。（B）根据更新规则等式（3），从（a）递归更新物种相互作用网络的随机丰度模式获得的时间进程。（C）数据矩阵A类_ij公司显示全部(N个_A类=129）从（A）中网络的数值观测吸引子。

**图2。用ESABO方法（布尔AND）获得的熵位移z分数直方图应用于分别由15个节点和15个正、负相互作用组成的20个物种相互作用网络的模拟二元丰度模式。**
蓝色：消极互动，红色：积极互动，灰色：缺失链接的随机样本。（请注意，当直方图重叠时，会出现“混合颜色”。）

图3。（标准化）配对概率示例第页k个我(我,j个)/最小值(第页k个(我),第页我(j个))具有k个,我∈{0,1}表示图1A中网络的六个链路：三个正相互作用（lhs）和三个负相互作用（rhs）。

图4。作为链接数量函数的预测质量*M（M）*₊=*M（M）*₋：（A：正相互作用）和（B：负相互作用），并作为数据中噪声水平的函数：（C：正相互影响）和（D：负相互影响）。
使用的参数：网络大小N个=15，对20个网络进行了平均，对z评分计算进行了200次随机化；对于噪声级相关性，*M（M）*₊=*M（M）*₋= 10.

**图5。互惠互动网络：布尔运算AND导致高熵转移的微生物对（与1000个随机数相比）。**
仅显示ESABO得分≥1.0的链接。所示的边可以解释为合作互惠关系。图7中提到的节点以红色突出显示。

**图6。微生物对（门）网络，与随机配对相比，共生较少。**
这个*放线菌门*—*变形杆菌属*链接仅通过熵移检测（ESABO评分≤-1），五门链仅通过共现分析检测。前三个链接对于两种方法都具有较高的z分值。由于这些联系被解释为物种之间的竞争，每个子图描述了一个相互抑制的微生物网络。

图7。两个高丰度门的丰度值直方图（从822个微生物组成分中提取；参见方法），*拟杆菌纲*和*厚壁菌属*以及程度最高的三门k个₊在图4所示的积极互动网络中，即*特内里库特斯*(k个₊= 16),*酸性细菌*(k个₊=16）和*螺旋体*(k个₊= 14).
横坐标显示了各门相对丰度（1…1000）的计数（样品）。

**图8。布尔共存模式和逻辑运算。**
我们观察微生物的丰度j个₁通过对丰度对应用布尔运算进行移位第页₀₀(j个₁,j个₂) ≕第页₀₀≕α。这里我们使用缩写α≔第页₀₀等，如第一行所示。因此，对于每组样本α,β,γ,δ表示四种可能配置中每种配置的发生频率。由于布尔运算的结果替换*j个_我*，丰富的j个₁由最后一列中显示的总和给出（=前两列的总和）。为了便于说明，我们在822个样品中加入了钴丰度的数值，其中j个₁和j个₂分别测量112和132次。，人们发现j个₁和j个₂在22个探针中。这里，ID表示恒等运算，AND、OR和XOR（eXclusive-OR）是常见的布尔运算，NAND、NOR和EQL（检查是否相等）是它们的逻辑补码。操作GT（大于）、GE（大于或等于）、LT（小于）和LE（小于或等于）是非对称比较操作（有关输出忽略一个或两个参数的其余操作，请参见表9）。可以看到，几个逻辑操作会导致j个₁丰富。

**图9。布尔共存模式和逻辑运算。**
其余六个可能的布尔运算（此处显示完整性）没有提供任何进一步的信息。将第一个条目复制到第一个条目（j1）是身份操作，不会导致任何更改。将j2条目复制到j1会导致更改，但只会复制现有的丰度信息。将输出位始终设置为一（最后一行）会传递零信息，因此输出只是样本数α,β,γ,δ。其他三个操作只是逻辑上的补充，因此同样不传递额外信息。

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[2] Borenstein E.计算系统生物学和人类微生物组的电子建模。生物信息学简介，。2012; 13(6):769–780. 10.1093/bib/bbs022-内政部-公共医学

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